大数据在跨国金融集团的风险协同管理中扮演着至关重要的角色，其主要应用体现在以下几个方面：

1. **全球风险视图构建**：
- 大数据技术能够整合跨国金融集团旗下各子公司的交易数据、市场数据、经济指标和内部风险管理信息，构建全球范围内的统一风险视图，便于集团整体把握风险分布及潜在关联性。

2. **实时监控与预警系统**：
- 利用大数据分析工具，可以实时监测各个业务板块的交易活动、流动性状况、信用风险等，并通过机器学习模型识别异常交易模式，提前发出风险预警信号。

3. **跨市场风险联动分析**：
- 大数据平台能有效处理不同国家和地区市场的海量数据，揭示市场间的相关性和传导效应，从而帮助集团制定有效的跨境风险对冲策略和资本配置方案。

4. **合规风险与操作风险管理**：
- 通过对各类法规、政策、监管报告的大数据分析，以及对内部操作流程的数据挖掘，确保集团在全球范围内遵守不同地区的法律法规要求，降低合规风险和操作失误导致的风险。

5. **客户行为与信用评估**：
- 结合大数据技术，跨国金融集团可深度挖掘客户交易记录、社交网络数据、公开征信信息等，建立更为精准的客户画像和信用评级体系，优化信贷决策和风险管理。

6. **量化投资与风险建模**：
- 集团运用大数据分析方法对历史数据进行深入挖掘，构建复杂的量化投资模型和风险预测模型，以科学的方式指导投资决策和风险控制策略。

7. **跨部门协作与资源共享**：
- 建立基于大数据的风险管理系统，实现集团内各部门间的信息共享和协同工作，提高风险管理效率，减少因信息不对称带来的额外风险。

总之，大数据技术的应用有助于跨国金融集团形成全面、动态、前瞻性的风险管理机制，提高风险识别、评估、应对能力，助力集团在全球范围内稳健运营。